LoveCTO纹理的形成与灰度分布在空间位置上的反复出现有关，在图像空间中，有某种位置关系的两个像素间会存在一定的灰度关系，称为图像中灰度的空间相关特性。灰度直方图是对图像的单个像素进行某个灰度值的统计结果，灰度共生矩阵是统计图像上有特定方向和特定距离的两个像素分别具有的灰度状况并反映了图像变换的综合信息。灰度共生矩阵就反映了像素灰度相对位置的空间信息。灰度共生矩阵是一种通过研究图像灰度的空间相关特性从而描述图像纹理的方法，它将图像的灰度信息和之间的结构转化为量化的矩阵，即将纹理的识别过程转化成计算矩阵中元素的过程，这样做起来很方便并且结果清晰。
灰度共生矩阵是图像像素的联合概率分布，也是纹理分析中常用的统计方法。在图像的纹理特征中，灰度共生矩阵是研究图像纹理特征的一个有效方法，在图像分析、目标检测识别、生物学和医学等领域有着广发的应用。灰度共生矩阵的各个元素，由图像中两个位置上的像素组成的像素对应灰度级联合概率密度函数定义。灰度共生矩阵是建立在图像的二阶组合条件概率密度函数的基础上，即通过计算图像中特定方向和特定距离的两像素从某一灰度过度到另一灰度的概率，反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢等方面的综合信息：包括二阶矩、对比度、相关、熵、逆差矩等。
纹理特征被广泛用于图像识别和图像分类等领域。
